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레몬베이스 팀 알아보기
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Data Analytics Engineer

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People Science
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Data
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SaaS
B2B
데이터
진행여부
채용중
개인이 회사를 선택하는 시대, 기존 전통적인 인사 관리에서 구성원 경험(People Experience) 관리로 패러다임이 바뀌고 있습니다. 레몬베이스는 구성원 경험의 핵심인 성과 / 몰입 / 성장 / 보상의 문제를 해결하는 People Development SaaS입니다. 회사에서 일하는 사람들이 성장하고 성공하는 방식을 변화시키고 싶다면, 지금 바로 함께해 주세요!
레몬베이스에 대해 더 자세히 알고 싶으신 분은 토글()을 클릭해 주세요!

Role

지극히 주관적인 사람을 객관적인 과학의 시선으로 이해하기 위해서는 다양한 데이터를 연결하여 쉽게 살펴볼 수 있는 것이 중요합니다.
레몬베이스의 DAE는 데이터 파이프라인, BI 그리고 마트를 구축하며 데이터 문제를 해결합니다.
각양각색의 인사제도들을 운영하는 여러 회사의 데이터를 쉽게 확인하고, 제품과 제품을 횡으로 연결하여 융합된 인사이트를 발굴하는 토대를 수립합니다.

이런 역할을 기대합니다

다양한 페르소나가 활용하는 5개 제품의 데이터들을 모델링하고 마트화하는 작업
팩트/디멘션으로 구분하고, 데이터의 정제 정도에 따라 메달리온 아키텍쳐와 같은 시맨틱 레이어를 적용하여 마트를 데이터 마트를 모델링하는 작업
마트를 구성하는 파이프라인 구축 및 운영
지속적으로 확장성, 재사용성 등을 고려하여 기존에 구성된 마트 테이블들을 수정하고 최적화
고객을 이해하기 위해 꼭 필요한 데이터 문제 해결
다양한 이해관계자(People Scientist, Product Owner, 엔지니어, 디자이너 등)와의 협업으로 문제를 파악하고 능동적으로 해결
분석한 결과에 대한 파이프라인 및 BI상의 대시보드 구축, 상시로 주요 지표를 확인 할 수 있는 환경 구축

이런 분과 함께하고 싶습니다

데이터 모델링/ 파이프라인 구축/ BI 기획 및 운영 업무를 할 수 있는 역량과 경험이 있으신 분
다양한 이해관계자와 소통하여 데이터 요구사항을 구체화하고 정리하는 역량이 있으신 분
주도적으로 복잡한 문제를 일반화하고, 유사성이 높은 업무를 자동화하는 데이터 제품/서비스를 구축하는 논리력을 갖추신 분
스스로 필요한 업무를 정의하고, 능동적으로 이를 수행하는 잡 크래프팅(Job Crafting)이 가능하신 분

이런 분이면 더 좋아요.

HR 도메인 구조화(설계) 경험이 있으신 분
Tableau, Power BI, Looker Studio와 같이 사용자 친화적인 BI 도구를 도입하고 사용한 경험이 있으신 분
SLO/SLI가 관리되는 지속 가능한 데이터 파이프라인 및 데이터 모델을 개발하고 제공 경험이 있으신 분
데이터 품질 관리와 파이프라인 효율성을 높이기 위해 dbt와 같은 툴에 대한 실무 경험이 있으신 분
조직의 데이터 성숙도를 개선하기 위한 데이터 에반젤리스트 (Data Evangelist) 경험이 있으신 분
AWS상의 단순한 클라우드 인프라 관리가 가능하신 분

현재 데이터 팀에서 활용하고 있거나 도입 예정인 스택 (Stack)

인프라 관리: AWS(IAM, VPC, EC2, ECS), Terraform, Kafka, Docker, MariaDB
파이프라인 관리: Databricks, Spark(pyspark)
코드 관리: Github
오케스트레이션: Databricks(Workflow), Airflow or Prefect
모니터링: AWS CloudWatch + AWS SNS + Slack
데이터 품질 관리: Great Expectations
CI/CD: Github Action

데이터 팀에 대해 자세히 알고 싶다면, 팀 인터뷰를 확인해 보세요.

레몬베이스 데이터 팀에 합류해야 하는 이유

다양한 도메인과의 협업과 데이터 기반의 해결책을 제시하는 과정을 경험할 수 있습니다.

고객의 성공을 돕는 팀, 제품의 세일즈를 담당하는 팀, 성과관리 전반의 지식을 축적하는 팀, 제품을 만드는 팀, 구성원을 살피는 팀 등 레몬베이스를 이루고 있는 모든 팀과 함께 데이터가 필요한 문제를 해결하는 경험을 할 수 있습니다.
데이터 파이프라인과 마트를 설계/구축하고, 이를 운영하는 소위 전통적인 데이터 엔지니어링뿐만 아니라, 고객과 레몬베이스 구성원들이 겪는 문제를 해결하는 경험을 할 수 있습니다.
문제를 구조화하여 표면적인 현상 속에 숨겨진 원인을 찾아내고 실질적인 가치를 전달하는 해결책으로서 데이터 엔지니어링을 활용하는 경험을 할 수 있습니다.

고객에게 닿는 데이터 팀을 경험할 수 있습니다.

직접적인 매출을 발생시켜 비용조직을 탈피하고, 데이터 팀의 발산적인 아이디어와 새로운 연구 결과에 대한 고객의 의견을 빠르게 직접 확인합니다.
다양한 지표와 내/외부 데이터를 종합하는 파이프라인과 이를 기반으로 하는 해결책을 고안하여 다른 구성원과 함께 제품 사용자의 문제를 고민하고 해결합니다.

팀과 개인이 같이 성장합니다.

회사, 그룹, 팀의 목표에 관성적으로 끌려가는 것보다 개인의 성장을 중요시합니다. 새로운 기술과 접근법으로 업무를 처리하는 데에 주저하지 않습니다. 한 달에 하루 정도 흥미 있던 주제를 자유롭게 선정하여 실행해 볼 수 있는 “창의력 쑥쑥권”을 통해, 자유롭게 새로운 기술, 새로운 서비스에 대한 개인의 욕망을 실현해 볼 수 있습니다.
레몬베이스에 쌓인 업적 평가, 동료 평가, 목표 달성 과정, 구성원과의 1:1 면담 내용 등 일하는 곳에서의 사람들의 깊은 고민이 담긴 고품질의 데이터를 다루고, 데이터를 토대로 Business 팀 및 People Science 팀과의 협업을 통해 조직에서의 모든 인사(HR)를 아우르는 도메인 지식의 성장도 쌓으실 수 있습니다.

레몬베이스 데이터 팀이 데이터를 다루는 방식

높은 품질의 데이터를 추구합니다.

안정적인 데이터 파이프라인 및 인프라 운영을 위해 모니터링 체계를 갖추고 SLACK으로 알람을 수신하고 있습니다.
데이터브릭스의 데이터 카탈로그를 통해 데이터 적재 시점을 관리하고 있습니다.
다양한 테스트 코드를 통해 데이터 품질을 검사하고 있습니다.
데이터 품질 테스트 툴(GreatExpectation 등)을 활용하여 범용적이고 자동화된 데이터 품질 테스트 시스템을 구축하고 있습니다.

사용하기 쉬운 데이터를 추구합니다.

계층을 3단계로 구분하여 집중해야 하는 영역을 빠르게 파악할 수 있는 메달리온 아키텍쳐(bronze, silver, gold)를 채택하여 데이터를 3단계로 분리하여 관리하고 있습니다.
비단 데이터 팀뿐만 아니라 모든 레몬베이스 크루들이 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록, 아래의 서비스들을 구축하고 있습니다.
체계화된 모델링을 기반으로 하는 데이터 마트
데이터 검색과 파악을 돕는 카탈로그
데이터를 다양한 관점으로 접하게 하는 대시보드
크루 스스로 ad hoc 분석을 수행할 수 있는 BYOA(Bring Your Own Analytics)

다양한 데이터를 추구합니다.

레몬베이스 서비스 DB의 CDC 로그를 통해 레몬베이스 모든 제품의 이력 데이터를 수집하고 있습니다.
비즈니스에서 활용하는 SaaS 서비스들(파이프드라이브, 채널톡 등)의 데이터를 API를 통해 수집하고 있습니다.
포괄적인 인사이트를 제공하기 위해 내부에서 생성되는 데이터뿐만 아니라 외부 데이터를 수집합니다.
비정형 데이터(e.g 그래프 등)에 대한 수집을 고민하고 있습니다.
다른 생애 주기(monthly, daily, hourly, … realtime)로 수집 & 집계되는 데이터를 올바르게 연결하여 활용할 수 있는 방법을 고민합니다.

관리하기 쉬운 데이터를 추구합니다.

수십 개의 파이프라인과 수백 개의 테이블을 데이터브릭스 워크플로로 통합 관리하여 파이프라인과 접근 권한의 관리포인트를 최소화하고 있습니다.
Terraform을 통해 재현가능하고 복구가능하도록 데이터 인프라를 관리하고 있습니다.
수백 개의 파이프라인과 실시간 파이프라인의 확장을 위해 새로운 툴, 구조에 대한 고민을 이어 나가고 있습니다.
기존의 점점 커지는 데이터 규모를 감당하기 어려운 중앙 집중식 데이터 관리 구조에서 각 도메인 팀에서 데이터의 R&R을 관리하는 데이터 메시(Data Mesh)에 대해 적극적으로 고민하고 있습니다.

안전한 데이터를 추구합니다.

중요한 리뷰 내용이나 개인정보가 비식별화된 상태로 데이터 레이크에 수집하고 있습니다.
제품과 분리된 클라우드 환경에서 데이터 팀의 인프라를 운영하고 있습니다.
전사 데이터 거버넌스를 위한 인프라, 툴, 정책을 개선하고 반영합니다.
맹목적으로 접근을 막는 것보다는 접근할 수 있는 데이터, 없는 데이터를 명확하게 관리하여 데이터 활용하기 쉬운 환경을 추구합니다.

몬베이스 데이터 팀이 일하는 방식

일하는 방식은 팀이 수호하는 가치를 잘 보여줍니다. 이 가치를 함께 지키며 계속해서 더 발전시켜 나갈 수 있는 분과 함께 하고 싶어요.

작은 부분부터 점진적으로 개선하는 것을 지향합니다.

한 번에 모든 것을 바꿔야 한다는 생각은 시도조차 불가능하게 할 수 있습니다.
작은 개선을 통해 효과를 검증하고 전체적인 개선으로 만들어 나갑니다.
부분적인 변경이라도 시도를 장려하고, 그 과정에서 얻은 결과를 통해 성장하는 것을 지향합니다.

통일과 일관성도 중요하지만 실험과 평가를 통한 개선도 중요하다고 생각합니다.

더 좋은 방식을 찾기 위해 시도하고 개선하는 노력을 더 가치 있게 생각합니다.
함께 정한 규칙을 따르려는 노력을 가치 있게 여기되, 그 규칙 또한 언제든지 변할 수 있다는 것을 생각합니다.

You go, We go

나의 성장뿐만 아니라 동료의 성장 역시 중요하게 여깁니다.
나의 지식이 팀의 지식이 됨으로써 팀의 생산성이 높아지는 것을 보다 가치 있게 생각합니다.
동료의 일이라도 관심을 가지고, 모든 동료 나름의 관점과 의견을 귀담아듣고 중하게 여깁니다.

Impact Path

누구나 새로운 환경에 적응하고 강한 임팩트를 내는 데 시간이 필요합니다. 입사 후 6개월 동안 아래와 같이 성장하고, 성과를 낼 수 있도록 도와드립니다. 물론 경험과 역량에 따라 달라질 수 있습니다.
WITHIN 1 MONTH, YOU'LL
레몬베이스의 공통 온보딩 과제를 수행하며, 회사의 비전, 문화, 일하는 방식 그리고 이를 정립하기 위한 과정을 나타내는 문서를 읽어봅니다. 이 문서들을 읽고 크루들과 1:1 티타임을 가지면서 팀에 적응하는 시간을 갖습니다.
데이터 팀의 업무에 대한 기록과 문서를 살펴보고, 데이터 팀의 업무 방식 중 개선이 필요한 점과 해결책을 고민합니다.
WITHIN 3 MONTHS, YOU'LL
레몬베이스 크루의 문제를 해결하는 온보딩 프로젝트를 선택 및 완료합니다. 이를 통해 레몬베이스의 협업 방식, 데이터 팀의 업무 방식을 경험합니다.
기존 코드, 파이프라인 및 업무 방식에 대한 파악을 완료하고 작은 단위의 업무를 스스로 해결합니다. 새로운 배치, 실시간 파이프라인을 새로 추가하여 크루들에게 가치를 제공합니다.
온보딩 과정에 대한 회고를 함께 진행하고, 서로의 성장을 위한 피드백을 주고받습니다.
개인 커리어의 성장 방향과 팀에 목표에 대해 팀원들과 지속적으로 고민하고, 앞으로의 성장 방향을 설정합니다.
WITHIN 6 MONTHS, YOU'LL
레몬베이스의 데이터 작업 중 일부를 책임지고 결정하는 능동적인 데이터 애널리틱스 엔지니어가 됩니다.
특정 도메인에 대한 데이터 엔지니어링 사이클(기획, 개발, 운영, 개선 등)을 리드하기 시작합니다.
데이터 조직의 성장과 레몬베이스의 성장을 위해 데이터 기반으로 일하는 방식을 공유하고, 데이터 활용성 개선을 위한 전략을 함께 수립합니다.
팀의 범위를 넘은 전사 범위에서의 데이터 리터러시를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 고민합니다.

Compensation

채용 형태: 정규직 (수습 기간: 3개월)
급여
개인의 역량에 따라 협의를 거쳐 결정합니다.
최종 인터뷰를 진행한 이후 관련 협의를 진행합니다.
근무지: 서울시 성동구 왕십리로 125, 8층 / 하이브리드 근무 제도 운영
레몬베이스의 모든 크루는 입사 후 수습 기간을 갖습니다. (수습 제도의 세부 사항이 궁금하다면 삼각형을 클릭하세요.)

Apply

이력 및 경험에 따라 일부 전형 과정이 생략 또는 추가될 수 있습니다.
Step 1. 지원서 제출
링크로 들어가서, 이력서 업로드 및 기본 인적 사항을 정확히 적어주세요.
지원 시, 아래 사전 질문에 대한 답변을 기재해 주세요. 참고하여 서류 검토와 인터뷰를 진행하고 있으니 정성을 담아 답변해 주시면 감사하겠습니다.
1.
레몬베이스에 지원하신 이유는 무엇인지 아래 2가지 관점으로 답변해 주세요.
a.
레몬베이스가 어떤 문제를 해결하는 서비스라고 생각하시나요? 그 문제에 공감하게 된 개인적인 경험 또는 생각이 있다면 들려주세요.
b.
데이터 애널리틱스 엔지니어로서 성장하기 원하는 방향에서 레몬베이스가 어떤 도움을 줄 수 있다고 생각하나요?
2.
이력서에 적어주신 프로젝트 중에서 특별히 강조하고 싶은 경험을 기술해 주세요.
a.
어떤 문제를 해결하기 위한 프로젝트였나요?
b.
그 문제는 왜 해결되어야 했나요?
c.
해결 과정에서 어떤 것들을 고려하셨나요?
d.
기술 및 기술 외적으로 어려웠던 부분은 어떤 것이 있었나요?
e.
문제가 해결되었는지는 어떻게 확인했나요?
f.
프로젝트를 다시 시작할 수 있다면 어떤 부분을 바꾸고 싶은가요?
지원서 검토 후, 1주일 이내 결과 안내 메일을 드립니다. (합격 여부에 관계없이 모든 지원자 분들에게 감사의 마음을 담아 메일을 드릴 예정이며, 만약 지원서 검토가 늦어질 경우 관련 안내 또한 별도로 드리겠습니다.)
Step 2. 전화 인터뷰
서류 합격 시, 15~30분 가량의 전화 인터뷰가 진행됩니다.
지원서상의 업무 및 성과에 대한 대화를 나누게 되며, 편안한 분위기에서 서로를 알아갈 수 있는 시간입니다.
Step 3. 직무 인터뷰
직무 역량을 판단하기 위한 경험/기술과 관련한 질문을 드립니다.
저희 팀에 궁금하신 사항도 편하게 물어보실 수 있습니다.
Data 팀과의 인터뷰로, 레몬베이스 사무실 또는 Zoom에서 1시간 30분 동안 진행합니다.
Step 4. 컬처 인터뷰
레몬베이스의 비전에 공감하고, 문화에 잘 적응할 수 있는지 판단하기 위한 인터뷰입니다.
리더십 팀과의 인터뷰로, 1~3명의 인터뷰어(C-level)가 참여하여 레몬베이스 사무실에서 1시간 ~ 1시간 30분 내외로 진행합니다.
Step 5. 처우 협의
컬처 인터뷰 합격 후, 레몬베이스 팀과 처우 협의를 진행합니다.
개인의 역량에 따라 협의를 거쳐 처우를 결정합니다.

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채용 문의: start@lemonbase.com
서비스 문의: biz@lemonbase.com
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